数理モデルで脳を分析したら、老人と若者の違いが明らかに。HUNTER×HUNTERは正しい。【数理モデル3】
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Күн бұрын「数理モデル」の第3回。「『HUNTER×HUNTER』の元ネタ論文」「レンタルなんもしない人が売れた理由は"デフォルト・モード・ネットワーク”」「脳のデータで宝の地図を作る」など、脳のネットワークを通して数理モデルの応用例を話しました。
【数理モデル研究者 江崎貴裕先生】
/ tkezaki
【種本にした江崎先生の本】
◯数理モデル思考で紐解く RULE DESIGN組織と人の行動を科学する
www.valuebooks.jp/bp/VS008536...
→江崎先生が書いた一般書（ビジネス書）。数式はまったく出てこない。数理モデルの考え方を活かしつつ、「ルール設計の失敗」についてたくさん書かれたおもしろ書籍。なお、執筆中の江崎先生は堀元のビジネス書100冊ライブを見て「出典を書かないとバカにされる！」と必死に出典を入れたので、出典明示度が凄まじい。
※ゲスト出演を記念して大量に仕入れてもらっているので、ぜひバリューブックスでお求めください
◯データ分析のための数理モデル入門
www.valuebooks.jp/bp/VS006437...
→「理解志向型モデリング」「応用志向型モデリング」が提案された神本。数理モデルを系統的に分類しつつ、フルカラーで図版たっぷりで読みやすい。ちゃんと数式なども出てくる入門書なのでまったくの一般人が読むのはやや大変だが、読み飛ばしてもそれなりに楽しい。
◯指標・特徴量の設計から始める データ可視化学入門
こちらです！！
www.valuebooks.jp/bp/VS008874...
→データ可視化についての江崎先生の新刊。脳のネットワークの話を聞いてデータを可視化したくなったあなたはぜひどうぞ！
【ゆるコンピュータ科学ラジオ書店】
www.valuebooks.jp/shelf-items...
【老人と若者の脳の違いについての参考文献】
〇多次元時系列分析ツールを公開しました
tezk.hatenablog.com/entry/201...
〇元論文『Age-related changes in the ease of dynamical transitions in human brain activity』
onlinelibrary.wiley.com/doi/f...
【目次】
0:00 『HUNTER×HUNTER』の元ネタ論文
0:54 数理モデルはネットワークと現実をつなぐ
4:15 あらゆる分野に現れる研究者
8:56 レンタルなんもしない人が売れた理由
13:20 老獪な人は自然体で強さが分かる
17:34 脳のデータで宝の地図を作る
27:58 性感染症を防ぐネットワーク理論
35:14 次回は飛び級だらけの雑談回
【参考文献】
〇HUNTERHUNTER
amzn.to/474oX2K
〇複雑ネットワークとは何か講談社
amzn.to/3thTmgk
〇複雑ネットワークの科学講談社
amzn.to/3v7oCip
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慶應義塾大学理工学部卒。専門は情報工学。WEBにコンテンツを作り散らかすことで生計を立てている。現在の主な収入源は「アカデミックに人の悪口を書くnote有料マガジン」。
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#数理モデル #ゆるコンピュータ科学ラジオ_数理モデル
@yurucom 7 ай бұрын
【数理モデル研究者 江崎貴裕先生】 twitter.com/tkEzaki 【種本にした江崎先生の本】 ◯数理モデル思考で紐解く RULE DESIGN組織と人の行動を科学する www.valuebooks.jp/bp/VS0085362165 →江崎先生が書いた一般書（ビジネス書）。数式はまったく出てこない。数理モデルの考え方を活かしつつ、「ルール設計の失敗」についてたくさん書かれたおもしろ書籍。なお、執筆中の江崎先生は堀元のビジネス書100冊ライブを見て「出典を書かないとバカにされる！」と必死に出典を入れたので、出典明示度が凄まじい。 ※ゲスト出演を記念して大量に仕入れてもらっているので、ぜひバリューブックスでお求めください ◯データ分析のための数理モデル入門 www.valuebooks.jp/bp/VS0064370497 →「理解志向型モデリング」「応用志向型モデリング」が提案された神本。数理モデルを系統的に分類しつつ、フルカラーで図版たっぷりで読みやすい。ちゃんと数式なども出てくる入門書なのでまったくの一般人が読むのはやや大変だが、読み飛ばしてもそれなりに楽しい。 ◯指標・特徴量の設計から始める データ可視化学入門 こちらです！！ www.valuebooks.jp/bp/VS0088742885 →データ可視化についての江崎先生の新刊。脳のネットワークの話を聞いてデータを可視化したくなったあなたはぜひどうぞ！ 【ゆるコンピュータ科学ラジオ書店】 www.valuebooks.jp/shelf-items/folder/0a655b11699edf9 【老人と若者の脳の違いについての参考文献】 〇多次元時系列分析ツールを公開しました tezk.hatenablog.com/entry/2017/07/10/144941 〇元論文『Age-related changes in the ease of dynamical transitions in human brain activity』 onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/hbm.24033 【参考文献】 〇HUNTERHUNTER amzn.to/474oX2K 〇複雑ネットワークとは何か講談社 amzn.to/3thTmgk 〇複雑ネットワークの科学講談社 amzn.to/3v7oCip 【サポーターコミュニティへの加入はこちらから！】 yurugengo.com/support 【おたよりフォーム】 forms.gle/BLEZpLcdEPmoZTH4A ※皆様からの楽しいおたよりをお待ちしています！
@ebangelist2 7 ай бұрын
最近見たゆる学徒カフェの動画の藤井さんのせいで｢ぷぅがよ｣が干渉してくるww
@gochuui1 7 ай бұрын
老獪なプロ棋士が言ってたけど 「若いころとは頭の使い方を変える」らしいな 読みのスピードでは敵わないから 経験則でバッサリ読まない筋を作るらしい
@influful 7 ай бұрын
12:29「数理モデルについて調べてみました！」 「数理モデルについて調べましたが、詳しくは分かりませんでした。」 「いかがでしたでしょうか？最後までお読みいただきありがとうございました！」 的なクソサイトを思い出しました
@araiguma6184 7 ай бұрын
がちアカデミアとエンタメが融合する面白さ。理解は到底無理ですが、同時代にこんなに面白いことしてる研究者さんと世界があることを知れるだけでも嬉しいなぁ。
@user-jq2hc8fi4l 7 ай бұрын
溜め録りがすごいと思いますが、いつかおふたりがシスターと小梅太夫にコスプレした状態での雑談会見てみたいです
@user-jq9ws4bd2g 7 ай бұрын
水野太夫気になり過ぎて眠れない
@chihihihihihirof1107 7 ай бұрын
好きなアルゴリズムはシンクホーン法です。 これのおかげで最適輸送の計算量がO(n^3)からO(n^2)に減って、ワッサースタイン距離の計算がめちゃくちゃ捗っています。
@Mtrong-Sgang-Mra 7 ай бұрын
江崎先生が「生データは解析されきってないので、重要な事実の宝庫」というようなことをおっしゃっていますが、 私は大学院で非線形物理学の研究をしていたんですが、博士論文を書いていた頃、それよりも6年も前の実験データを当時とは別の手法で解析したら新たな発見があったということがあって、わかるわ～～～と頷いてました。おかげで博士論文に書くネタが増えました。
@inaho-174 7 ай бұрын
輪状接種、音声だけで聞いてたら臨場接種に変換されて「確かに効率はいいけど...」ってなってしまった
@kaz-jn7ro 7 ай бұрын
30:46 ヤリチン→サーファー→ランダムサーファーと連想して正解にたどり着けた
@user-lh7cg7vl1t 7 ай бұрын
好きなアルゴリズムは高速多重極展開法です！長距離ポテンシャルの計算をO(N^2)からO(N)できるんだという衝撃がありました
@asuka8859 7 ай бұрын
私の卒業研究に近すぎてびっくりしました…江崎先生偉大すぎる… ちなみにわたしはfMRIではなく細胞レベルのニューロンの発火の時系列データ使ってました🥹✨ ワクチンの話ですが医療用医薬品は薬機法で広告打てないです
@user-ck8hv9el1r 7 ай бұрын
自分が工学系の人間だから，ゆる言のほうの学者回では何とも思わなかったけど，こっちの学者回は２人の俗物っぷりが分かってニヤニヤできる
@kuma056 7 ай бұрын
好きなアルゴリズムはボゴソートです。 これでアルゴリズム名乗っていいんだぁ、と衝撃を受けました。
@minamisoro 7 ай бұрын
好きなアルゴリズムはRSAです、単純な数式で最強レベルの暗号を生成出来るのがエレガントで好き
@midoriakibao8726 7 ай бұрын
ハンターが無意識下でも（それこそ寝ていても行えるほどに）纏を維持できるまで熟達した状態、というのが老人におけるデフォルト・モード・ネットワークの状態にあたるということなんですかね。 逆に、禅における無の状態（「非思量」と呼ばれるようです）にある場合のデフォルト・モード・ネットワークについて、老人であってもまた相関がみられなくなるのかどうかが気になりますねー。
@ranecoa359 7 ай бұрын
論文だと気絶する研究の話をわかりやすく聞けて面白かったです！ 個人的にはクイックソートアルゴリズムが好きです。
@US-wb8yp 7 ай бұрын
研究者の言う一般向けってのはその学問に触れたことがない素人向けって意味じゃないんだよなあ。
@user-kw7sj8dm1n 7 ай бұрын
お二人のやりとりをみると、ウイットに富んだ知的な漫才のようで楽しく学ぶことができます。ファンになりました。これからもよろしくお願いします。
@AMIWsement 7 ай бұрын
今回も楽しかったです リスナーによって分かりやすい抽象度が違ってそうなのが難しいところですね 今回自分が上に行けばいいのか下に行けばいいのか悩みました
@shachah_svaahaa 7 ай бұрын
個人的には乱択アルゴリズムで特異値分解を高速化する手法に感動しました。 アイディアはシンプルなのに計算量削減の効果は大きく、scikit-learnなどのライブラリから誰でも使うことができるのも嬉しいところです。
@paaaaaaanda 7 ай бұрын
いやーほんと江崎先生への興味がすごい
@立風tachikaz 7 ай бұрын
直音楽しみですね
@user-gd5rh5sv9h 7 ай бұрын
好きなアルゴリズムは二分探索法です 日常生活でも結構使えるところが気に入ってます
@rufiyaaaa 7 ай бұрын
机の上の本、なんか見たことあるぞ？と思ったら、うちの本棚にもありました。江崎先生、もう我が家にいらっしゃいました！
@tktktktk 7 ай бұрын
難しくて理解してないのを前提として書くんですが、なんとなくアシモフのファウンデーションシリーズに出てきた心理歴史学みたいな未来予想もできそうな学問ですね~
@fourfiveone5968 7 ай бұрын
シスほり期待しています。
@mariana-md4vg 7 ай бұрын
意外と、統計力学の応用範囲広いっすね... 私はFFTが好きです。
@tamarind_kingdom 7 ай бұрын
時事刻々変化する多変数の信号をある確率分布から各時刻独立に生じていると解釈し、一つの信号を一つのサイトとするスピングラスモデルで分布を再現し、ある相関が生じている状態から別の相関が生じている状態への遷移のしやすさをモデルから定量化した、ということっぽい。特徴量抽出技術と思えばいいのかな。
@tamarind_kingdom 7 ай бұрын
前提知識の全くないところからシンプルな隠れマルコフモデルっぽい解釈ができるのは便利そうですね。一方通行の状態変化ような非相反な振る舞いも検出できたりするのでしょうか。
@user-ec5yd5xk3l 7 ай бұрын
興味深い😮
@mudaso-heavy-user 7 ай бұрын
楽しみに待ってました
@Pepe-dn4od 7 ай бұрын
奇遇ですね、僕もです！
@tsicsafjapan9371 7 ай бұрын
たのまち
@tsuyuki007 7 ай бұрын
たのまち！
@mozu.kujira 7 ай бұрын
メル江ム崎先生ファンアート化待ったなし!
@user-hl2yf9qy6k 7 ай бұрын
序盤の落ち込みっぷりが美味しんぼのカキフライ回みたいで微笑ましい
@idmuri 7 ай бұрын
江崎先生のブログの文章がなんとなく分かる。統計の勉強を進めて良かった…。
@mori-c2267 7 ай бұрын
還暦あたりから、電車とかで本も読まずにボーっとしてるのが苦じゃなくなったんだけど、それはデフォルト・モード・ネットワークの働き方が変わったという事だったのかな？ 良かった良かった。(^^)v
@takasea 7 ай бұрын
この世のあらゆるものが対象になりそうですね。AIの中身の分析もひとつの対象領域として成立しそう。何がどうなって人と会話できる"知能"を表現しているのか、さらにそれを人の脳に類推適用してわかることもありそう。
@user-jm2pr9fx2w 7 ай бұрын
好きなアルゴリズムはブルートフォースです。 これもアルゴリズムと呼んでいいんだ、という気持ちになるので。
@Y.Kulihala 7 ай бұрын
ユークリッドの互除法と巡回セールスマンが好き
@satoru3893 7 ай бұрын
Xがやる気になればデマ拡散源を検出するアルゴリズムを作れるかもしれないのか
@user-vo1yl1fd4x 7 ай бұрын
好きなアルゴリズムはミラクルソートです
@user-vd6yt8yw3t 7 ай бұрын
冒頭の、改めて数理モデルを整理する堀元さんの説明への江崎先生の相槌、テレホンショッキングのタモリさんみたいだな、と思ってしまいました、スミマセン
@230Zec_gnhsafe 7 ай бұрын
これはふっくらすずめクラブで得た知見ですが、好きなおじさんが女装すると嬉しい。
@angiodianxin 7 ай бұрын
好きなアルゴリズムはスターリンソートです！
@sakanaSahara 7 ай бұрын
何もしない機能が先天的に弱い人はストレスたまりそう
@melonrush3593 17 күн бұрын
感染症のくだりでその手のインターネットオモロ話クリシェであるところの「穢れた血（Corrupted Blood）事件」が出るかなと思ったけどそんなことは無かった
@user-gh9ms7qx1y 7 ай бұрын
好きなアルゴリズムは擬似乱数列生成器のメルセンヌ・ツイスタです
@Jinkei2016 7 ай бұрын
24:46 HARKing等の問題がどう扱われているのか知りたいです．前回説明されていたような化学的なドメインについては実験し直せば良いと思いますが，「物流」など社会科学的なドメインについてはQRPになってしまうのではないかと思います。 神経科学の分野でも京大の神谷先生がこの手のHARKingに対して批判的な態度を表明してアウトリーチ活動をなさっていましたが，数理モデルの専門家の方がHARKingについてどう捉えられているのか興味があります。
@Jinkei2016 7 ай бұрын
ちなみに私が一番好きなアルゴリズムはGale-Shapleyアルゴリズムです。Tarskiの不動点定理を用いると解の集合がcomplete latticeになっているという数学的事実を示す手続きにもなっているところが好きです。
@jjjj-ce8tr 7 ай бұрын
好きなアルゴリズムは二重指数関数数値積分かなぁ あれは衝撃だった．数値誤差がNの指数関数で落ちるというのは
@chalice5091 7 ай бұрын
コンピューター科学のノイマンとチューリング、言語学のサピアに並んで数理モデルのエザキ・・・この人のスペックが計り知れない。 水野さんへ、粘菌はアメーバ状の単細胞生物で厳密には菌類ではないです。分類的に非常に紛らわしい。
@arcsin1203 3 ай бұрын
ダチョウアルゴリズムが好きです
@rta118 7 ай бұрын
年を経るごとにデフォルトネットワークと普段計算に使う部分が同期するようになるみたいな感じかな。老人は脳全体のつながりが強固になってるとかだったらいいなぁ。
@a.kataoka2917 6 ай бұрын
というか神経科学専門院生の俺はゆるコンのこのシリーズが始まるまで、むしろ江崎先生は神経科学者だと思っていた
@user-iv1do8ii4n 7 ай бұрын
好きなアルゴリズムはマージソート 素人です
@Bhikkhuni800 7 ай бұрын
老人の脳の話を聞いたパッとの印象は「老人になると“何もしない”もうまくできなくなるんじゃないか」という印象になったので 私はネガティブ
@user-kv4eq3jy3v 7 ай бұрын
「何もしないをしている」といえばくまのプーさん
@yasuhi5372 7 ай бұрын
老人と若者で違いが出る理由が気になりますね。 脳の老化の影響が、デフォルトネットワークに出やすいとかなのか。
@akinaka7543 7 ай бұрын
6:22 ドメイン知識、トップ研究者さんでも「気合」なのか…。あるいみ絶望感が有るなあ…。私しごとでドメイン知識がなかなか記憶/咀嚼できなくて…何か技術が存在するのかなと思ったり…
@Iceflower1104 7 ай бұрын
トップ研究者は地頭がチートなので技術を使わず気合で解決できてしまうという側面もありそう
@h.n.7422 7 ай бұрын
プーさんの「僕は何もしないをしてるんだよ～」のセリフを聞いたとき、こいつとんでもねえクズだなと思ったけど、これみんなの脳にいたんだ。
@Y.Kulihala 7 ай бұрын
コジコジも同じ様な事を言っていた
@kaikokuzenya 7 ай бұрын
瞑想をずっとしていたら色々分かりますよ。何もしていない自分を俯瞰して見るのだ!
@ttpp0072 7 ай бұрын
老いれば様々な機能を補う為？
@K_meditation_ 7 ай бұрын
頼む！シスター堀本見を予想させておいてからのシスター水野太貴！出てこい！
@user-fp8kf6nn8n 7 ай бұрын
スリープソート
@matsuokenshirou Ай бұрын
ハブになるのは数人って滝沢ダレソのことか
@user-ye6mm4kp5r 7 ай бұрын
14:50 若者と老人のネットワークが変わるのは 情報量？ 純粋＿年齢区切り？ 生活の様式は細分化データはあるの？ 別チャンネル失礼 ネオ高等遊民の哲学園 これが 脳の言語モデルってこと？ 思想の多次元か マッピング 地図ってこと？ そうものの集合体で自己理解できるってこと？
@kuroni69 7 ай бұрын
何もしないをするって、くまのプーさんやん。
@AMIWsement 7 ай бұрын
データの次元を減らしたってこと…？
@tmhrtmhr9067 7 ай бұрын
くまのプーさんはデフォルトモードネットワーク優位なクマ
@ToshieKenney 7 ай бұрын
やっとイケメン、大画角で観られるんですね❤
@kumamushi3 7 ай бұрын
24:34 水野さんの「正しい」と 江崎先生のそれが別次元であることを 肯定も否定もしない（別問題）コメントするイケメン学者
@tempara_01 7 ай бұрын
量子コンピュータ
@yy-ft2jv 7 ай бұрын
もっとハッとなるようなカタルシスがある話が聞きたいよー
@usercoid 7 ай бұрын
そういう人は性感染症の検査を定期的に受けているので、検査と同時に接種させれば良さそう
@akinaka7543 7 ай бұрын
いわれてみると、平均って0次関数(=定数)との相関だから、1足して1次のモーメントってゆー。のかな。たぶん。しらんけど。
@knife-dp9le 7 ай бұрын
好きなアルゴリズムはユークリッドの互除法です。
@yu100nabeyan 7 ай бұрын
28:00 拡げ方 の誤字見逃してるの珍しい
@100EIZO 5 ай бұрын
年齢と人生密度の話は、首くくりたくなるからやめれ
@trentcoubrough5476 6 ай бұрын
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